不会代码,也能批量数据合并,使用Python开发一个图形交互界面
itomcoil 2025-03-30 17:44 22 浏览
作为一名数据分析师,日报,周报,月报是少不了的,经常在整理周报或者月报的时候,需要将这周的数据或者该月的数据进行一个汇总,常规地做法是将每一天的数据进行重复地复制、粘贴。
显然,上面的方式不可取,会加重我们数据整理工作,有没有一种简便的方法?仅需鼠标点一点,即可完成数据合并,本文介绍Python数据合并、图形界面开发和Python打包,可解决上述问题。
示例工具:anconda3.7
本文讲解内容:图形界面开发,Python打包
适用范围:使用交互式命令一键批量数据合并
Python数据合并
如下我们有个需求,就是将四个季度的销售明细合并在一张表里,本文开发的小工具也是在解决数据批量数据合并的问题。
常规情况下,导入一个Excel数据,使用pd.read_excel命令即可,如下我们导入了其中销售明细第1季度的数据。
import pandas as pd
df=pd.read_excel(r'D:\系统桌面(勿删)\Desktop\订单销售数据\销售明细第1季度.xlsx')
df.head()
那么如何导入一个文件夹下所有的Excel数据呢?这里使用os.listdir()命令可以返回该文件夹下的文件目录,返回结果如下。
import os
new_path=r'D:\系统桌面(勿删)\Desktop\订单销售数据'
listdir=os.listdir(new_path)
listdir
['销售明细第1季度.xlsx', '销售明细第2季度.xlsx', '销售明细第3季度.xlsx', '销售明细第4季度.xlsx']
这样我们就有了一个思路,首先导入第一个Excel表,然后使用for循环遍历文件目录,使用pd.concat命令将同一个文件夹内的多个Excel表进行合并。
import pandas as pd
import os
new_path=r'D:\系统桌面(勿删)\Desktop\订单销售数据'
listdir=os.listdir(new_path)
df=pd.read_excel(new_path+'\\'+ listdir[0])#导入第一个数据表
for filename in listdir[1:]:
dfi=pd.read_excel(new_path+'\\'+ filename) #导入除第一个数据表外其他数据表
df=pd.concat([df,dfi],sort=False) #数据纵向合并
df.to_excel(new_path+'\\'+'数据合并.xlsx',index=False)
如下即为表格批量合并后的结果。
我们将上面的代码定义为一个combine函数,只要每次导入path的文件夹路径,即可将数据合并。
import pandas as pd
import os
def combine(path):
new_path=path
listdir=os.listdir(new_path)
df=pd.read_excel(new_path+'\\'+ listdir[0])#导入第一个数据表
for filename in listdir[1:]:
dfi=pd.read_excel(new_path+'\\'+ filename) #导入除第一个数据表外其他数据表
df=pd.concat([df,dfi],sort=False) #数据纵向合并
df.to_excel(new_path+'\\'+'数据合并.xlsx',index=False)
Python图形界面开发
为了将代码的运行过程增加交互式操作,这里使用PySimpleGUI库开发一个图形界面,其中,layout用于自定义窗口布局,window用于定义整体的窗口界面,while True: 循环运行,当满足特定的"事件"时,则返回具体的"值",从而实现人机交互功能。
import PySimpleGUI as sg
#自定义窗口布局,一共是两行,第一行用于查找需要合并Excel的文件目录,第二行点击开始合并按钮进行合并
layout = [[sg.Text("请选择Excel文件所在目录:"),sg.Input(size=(25, 1), enable_events=True, key="文件路径"),sg.FolderBrowse(button_text="浏览文件"),],
[sg.Button('开始合并', enable_events=True, key="开始"),]
]
window = sg.Window('批量数据合并:By大话数据分析', layout)#定义窗口
while True:
event, values = window.read()
if event in (None,):
break #关闭用户界面
elif event == "开始":
if values["文件路径"]:
print(values["文件路径"])
sg.popup('数据合并已完毕!')
else:
sg.popup('请先输入Excel文件所在的路径!')
window.close()
如下将人机交互功能开发完毕,点击浏览文件,找到需要批量合并文件的文件夹目录,点击开始合并,即可输出结果,其中,values["文件路径"]输入的是需要合并Excel数据的文件路径,print打印出来的就是需要合并Excel数据的文件路径。
至此,Python图形界面开发完毕,之前定义了combine函数,当满足特定事件和值时,执行combine(values["文件路径"])命令,即可使用交互式命令,完成数据表合并。
import pandas as pd
import os
def combine(path):
new_path=path
listdir=os.listdir(new_path)
df=pd.read_excel(new_path+'\\'+ listdir[0])#导入第一个数据表
for filename in listdir[1:]:
dfi=pd.read_excel(new_path+'\\'+ filename) #导入除第一个数据表外其他数据表
df=pd.concat([df,dfi],sort=False) #数据纵向合并
df.to_excel(new_path+'\\'+'数据合并.xlsx',index=False)
import PySimpleGUI as sg
#自定义窗口布局,一共是两行,第一行用于查找需要合并Excel的文件目录,第二行点击开始合并按钮进行合并
layout = [[sg.Text("请选择Excel文件所在目录:"),sg.Input(size=(25, 1), enable_events=True, key="文件路径"),sg.FolderBrowse(button_text="浏览文件"),],
[sg.Button('开始合并', enable_events=True, key="开始"),]
]
window = sg.Window('批量数据合并:By大话数据分析', layout)#定义窗口
while True:
event, values = window.read()
if event in (None,):
break #关闭用户界面
elif event == "开始":
if values["文件路径"]:
combine(values["文件路径"])
sg.popup('数据合并已完毕!')
else:
sg.popup('请先输入Excel文件所在的路径!')
window.close()
Python程序打包
交互式的命令开发完毕,如何分享给别人使用?或者是别人的电脑上没有安装Python也能正常使用数据合并功能?这里给大家介绍Python程序打包,使用虚拟环境进行打包,在命令行输入如下命令下载pipenv包。
#使用虚拟环境压缩
pip install pipenv -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
使用快捷键Win+R键,然后输入CMD,输入pipenv shell命令,进入虚拟环境,没有虚拟环境的话会自动建立一个。
#Win+R输入CMD,进入虚拟环境,没有虚拟环境的话会自动建立一个
pipenv shell
由于Python打包会将电脑安装的Python包全部打包,这里我们在虚拟环境中只安装Python程序涉及的模块,这样会减少打包的体积,注意xlrd==1.2.0下载低版本的包,默认安装的是高版本的,安装高版本的包在程序使用中会报错。
#只安装Python程序涉及的模块
pip install pandas xlrd==1.2.0 id-validator PySimpleGUI pyinstaller -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
将带有交互式命令的数据合并代码导出为.py文件,在命令行输入如下的打包命令,指定具体的路径即可打包。
#进行打包
pyinstaller -F -w C:\Desktop\combine.py
稍等几分钟,在Python的工作目录下看到一个dist文件,如果不知道自己的Python工作目录,可使用os.getcwd()命令查看。
该dist文件包含一个combine.exe程序。
双击combine.exe程序,在图形交互界面导入具体的文件路径即可完成数据合并,如果你对这个批量数据合并的小工具感兴趣,也想用于日常的批量表格数据合并,可以添加我后台的联系方式,免费获取。
三年互联网数据分析经验,擅长Excel、SQL、Python、PowerBI数据处理工具,数据可视化、商业数据分析技能,统计学、机器学习知识,持续创作数据分析内容,点赞关注,不迷路~
相关推荐
- 最强聚类模型,层次聚类 !!_层次聚类的优缺点
-
哈喽,我是小白~咱们今天聊聊层次聚类,这种聚类方法在后面的使用,也是非常频繁的~首先,聚类很好理解,聚类(Clustering)就是把一堆“东西”自动分组。这些“东西”可以是人、...
- python决策树用于分类和回归问题实际应用案例
-
决策树(DecisionTrees)通过树状结构进行决策,在每个节点上根据特征进行分支。用于分类和回归问题。实际应用案例:预测一个顾客是否会流失。决策树是一种基于树状结构的机器学习算法,用于解决分类...
- Python教程(四十五):推荐系统-个性化推荐算法
-
今日目标o理解推荐系统的基本概念和类型o掌握协同过滤算法(用户和物品)o学会基于内容的推荐方法o了解矩阵分解和深度学习推荐o掌握推荐系统评估和优化技术推荐系统概述推荐系统是信息过滤系统,用于...
- 简单学Python——NumPy库7——排序和去重
-
NumPy数组排序主要用sort方法,sort方法只能将数值按升充排列(可以用[::-1]的切片方式实现降序排序),并且不改变原数组。例如:importnumpyasnpa=np.array(...
- PyTorch实战:TorchVision目标检测模型微调完
-
PyTorch实战:TorchVision目标检测模型微调完整教程一、什么是微调(Finetuning)?微调(Finetuning)是指在已经预训练好的模型基础上,使用自己的数据对模型进行进一步训练...
- C4.5算法解释_简述c4.5算法的基本思想
-
C4.5算法是ID3算法的改进版,它在特征选择上采用了信息增益比来解决ID3算法对取值较多的特征有偏好的问题。C4.5算法也是一种用于决策树构建的算法,它同样基于信息熵的概念。C4.5算法的步骤如下:...
- Python中的数据聚类及可视化分析实践
-
探索如何通过聚类分析揭露糖尿病预测数据集的特征!我们将运用Python的强力工具,深入挖掘数据,以直观的可视化揭示不同特征间的关系。一同探索聚类分析在糖尿病预测中的实践!所有这些可视化都可以通过数据操...
- 用Python来统计大乐透号码的概率分布
-
用Python来统计大乐透号码的概率分布,可以按照以下步骤进行:导入所需的库:使用Python中的numpy库生成数字序列,使用matplotlib库生成概率分布图。读取大乐透历史数据:从网络上找到大...
- python:支持向量机监督学习算法用于二分类和多分类问题示例
-
监督学习-支持向量机(SVM)支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)是一种常用的监督学习算法,用于解决分类和回归问题。SVM的目标是找到一个最优的超平面,将不同类别的...
- 25个例子学会Pandas Groupby 操作
-
groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组,分组后的数据可以计算生成组的聚合值。如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集,那么可以...
- 数据挖掘流程_数据挖掘流程主要有哪些步骤
-
数据挖掘流程1.了解需求,确认目标说一下几点思考方法:做什么?目的是什么?目标是什么?为什么要做?有什么价值和意义?如何去做?完整解决方案是什么?2.获取数据pandas读取数据pd.read.c...
- 使用Python寻找图像最常见的颜色_python 以图找图
-
如果我们知道图像或对象最常见的是哪种颜色,那么可以解决图像处理中的几个用例,例如在农业领域,我们可能需要确定水果的成熟度。我们可以简单地检查一下水果的颜色是否在预定的范围内,看看它是成熟的,腐烂的,还...
- 财务预算分析全网最佳实践:从每月分析到每天分析
-
原文链接如下:「链接」掌握本文的方法,你就掌握了企业预算精细化分析的能力,全网首发。数据模拟稍微有点问题,不要在意数据细节,先看下最终效果。在编制财务预算或业务预算的过程中,通常预算的所有数据都是按月...
- 常用数据工具去重方法_数据去重公式
-
在数据处理中,去除重复数据是确保数据质量和分析准确性的关键步骤。特别是在处理多列数据时,保留唯一值组合能够有效清理数据集,避免冗余信息对分析结果的干扰。不同的工具和编程语言提供了多种方法来实现多列去重...
- Python教程(四十):PyTorch深度学习-动态计算图
-
今日目标o理解PyTorch的基本概念和动态计算图o掌握PyTorch张量操作和自动求导o学会构建神经网络模型o了解PyTorch的高级特性o掌握模型训练和部署PyTorch概述PyTorc...
- 一周热门
- 最近发表
- 标签列表
-
- ps图案在哪里 (33)
- super().__init__ (33)
- python 获取日期 (34)
- 0xa (36)
- super().__init__()详解 (33)
- python安装包在哪里找 (33)
- linux查看python版本信息 (35)
- python怎么改成中文 (35)
- php文件怎么在浏览器运行 (33)
- eval在python中的意思 (33)
- python安装opencv库 (35)
- python div (34)
- sticky css (33)
- python中random.randint()函数 (34)
- python去掉字符串中的指定字符 (33)
- python入门经典100题 (34)
- anaconda安装路径 (34)
- yield和return的区别 (33)
- 1到10的阶乘之和是多少 (35)
- python安装sklearn库 (33)
- dom和bom区别 (33)
- js 替换指定位置的字符 (33)
- python判断元素是否存在 (33)
- sorted key (33)
- shutil.copy() (33)